作 者丨李览青
编 辑丨曾芳 江佩佩
最近聊天人工智能ChatGPT可谓是出尽风头,从资本市场竞相追逐到内容产业寄予厚望,ChatGPT似乎让业内看到AIGC的希望。
在二级市场,与ChatGPT搭边的概念股也火了,多只个股连续几日大涨。
2月6日,ChatGPT概念股继续走强。截至收盘,汉王科技6连板,天娱数科、高鸿股份涨停。概念股龙头海天瑞声、云从科技均20%幅度涨停,近6个交易日实现股价翻倍。
图/ChatGPT指数成分股近一个月来表现排名(来源:Wind)
翻倍牛股,紧急公告!
据上海证券报消息,2月6日晚,云从科技盘后发布股票交易异常波动公告,截至公告披露日,公司未与OpenAI开展合作,ChatGPT的产品和服务未给公司带来业务收入。
海天瑞声同样发布异动公告,截至公告披露日,公司尚未与OpenAI开展合作,其ChatGPT的产品和服务尚未给公司带来业务收入。公司专注于为包括AI技术公司在内的AI产业链各类机构提供算法模型开发训练所需的专业数据集。近年来,公司收入结构中有大约90%的贡献来自于智能语音和计算机视觉业务领域;自然语言业务对公司整体贡献大约在10%,未来其是否能快速发展成为公司的核心支柱之一,将受市场需求、竞争环境等因素的影响,存在较大的不确定性。
不少机构发布研报,热推AI核心技术相关企业——如科大讯飞,受到中信证券、中信建投、华西证券、天风证券、西部证券、国泰君安、浙商证券等11家券商的推荐。此外,2月亦有多家机构上调百度的目标价,对百度股票的评级均为“买入”,其中里昂证券将百度的目标价由143美元提高到184美元。
ChatGPT爆火出圈,AI写研报、做投顾的时代来了?
据21世纪经济报道消息,人工智能写研报、做投顾的时代或许来临了。
2月5日,财通证券李跃博团队采用聊天机器人ChatGPT撰写了一篇医美行业研究报告《ChatGPT实测:提高外在美,增强内在自信——医疗美容革命》。
在这份由ChatGPT独立撰写的研报中,对医美行业的定义、发展史、项目分类、产业链进行了详尽描述,阐述了全球医美市场发展动态、监管情况,介绍了当下轻医美的崛起、中国医美市场现状及相关法律法规、合规要求,盘点了全球医美行业主要参与者,甚至对疫情后中国和全球医美市场进行了预测。
ChatGPT这款在11月30日由人工智能研究实验室OpenAI发布的聊天机器人,在今年1月份的月活跃用户预计已达到1亿。而今在实现商业化落地后,A股市场ChatGPT、AIGC概念股持续走热,赛为智能、海天瑞声、云从科技、初灵信息、汉王科技等概念股领涨,上周涨幅均超过60%。
对于金融行业而言,ChatGPT的横空出世,在惊艳众人之余带来了一个更为现实的问题, 在智能投研、智能投顾不断发展的背景下,未来投研分析师、投资顾问的职位是否可能会被机器人取代?
向认知智能迈进一大步
“ChatGPT像个人,从能力与情商上接近于一名中级员工。”
ChatGPT的“类人化”,得益于其认知智能水平的进一步提升。
“ChatGPT的意图理解能力,已经达到了非人类理解人类语言所从未达到的巅峰。”恒生电子首席科学家白硕告诉记者, ChatGPT模型爆火的原因,在于其理解人的语言、生成人的自然语言已经达到一个新的境界。
人工智能的三个层次分别是计算智能、感知智能、认知智能,而ChatGPT代表着人工智能在认知智能方面向前迈了一大步。
据通联数据资深算法专家薛伟介绍,目前机器存储和计算的能力早已超越人类,而视觉、听觉、触觉等机器感知能力也在各行各业有广泛应用,其中最有挑战的就是认知智能,机器的认知智能,需要具有理解和思考的能力,在掌握大量知识储备后进行推理和决策。
“ChatGPT模型中存储了大量的知识,并且能够做一定水平的推理,表现出了一些在之前的小模型中不曾出现过的能力。”薛伟指出,ChatGPT打破了模型性能相对于模型规模的线性增长定律,实现了指数增长,未来随着使用更大规模的语料数据,以及其他的技术上的进步,大模型有望继续提升认知智能的水平。
ChatGPT如何进行研报等需要逻辑支撑的文献写作?
他指出, ChatGPT生成的文本之所以具备逻辑性,是基于“思维链”技术。机器通过接受人类的指导训练,学会如何将零散的事件、观点和证据装配成缜密的叙述或论述,要在“论点-论据”这么大的颗粒度上实现现场组装,需要人类高强度的训练,排除很多不可能正确的路径和分支,这就是基于人类反馈的强化学习。
分析师和理财顾问会失业吗?
对于金融行业而言,可以独立撰写研报、服务水平相当于中级投顾的ChatGPT,能否取代投研分析师和理财顾问?
对此,ChatGPT给记者的回答是: “不能替代投资顾问,投资顾问可以根据客户的独特情况为其提供个性化的投资建议,这是我无法替代的。”风险方面,ChatGPT表示,其应用是基于客户信息,存在着隐私泄露的风险。同时,ChatGPT坦言,其应用也存在着一定的准确性问题,因为它是基于人工智能技术,其准确性取悦于使用的算法和训练数据,而且它也无法取代投资顾问的人际关系和投资经验。但ChatGPT表示,自己可以替代投研分析师,因为其可以根据公司的需求,结合市场趋势分析和数据分析,为公司提供投资决策建议,推动公司利润增长。
在使用ChatGPT撰写研报后,财通证券指出:“不可否认的是,ChatGPT在文字表意、标题撰写等方面均具有较高水平,但采用该种直接生成+翻译模式形成的报告具有标点和术语存在明显错误、无法得知引用数据来源及可靠性、部分复杂语句翻译后表意不清晰等问题。”
“ChatGPT像一个优秀的实习生。”某券商债券分析师团队负责人向记者表示,当下这是一个好的工具,但由于国内训练数据更新不及时,其知识储备还存在不足。
另一家券商的债券分析师告诉记者,ChatGPT目前还只能做最基本的科普研究,主观性较强的内容还难以替代,每个领域都有一套自己的研究逻辑,目前ChatGPT还没能掌握。
“金融投资需要多样性。”邵辉指出,当投资者向ChatGPT提问时,可能会得到类似的答案,这主要是由于大规模预语言训练模型难以保证出现多样化答案,因此在智能投顾流程中,ChatGPT只能作为重要环节,而非主导环节,个人偏好也应由用户自己决定,而不是由机器决定或诱导。
通联数据智能投研业务中心总经理许丹青则认为, 机器人目前难以替代人工投资顾问的情感陪伴价值。她表示,在不同的市场情况下,投资顾问需要对投资者进行情感陪伴与长期投资者教育,但ChatGPT对于回答的真假认定尚不清晰,理财领域需要的专业市场知识、以及资产配置模型等尚有欠缺,另外在情感陪伴方面,暂时无法像真人一样提供场景化、兼具专业与同理性的顾问服务。
ChatGPT在金融领域的落地畅想
在金融领域,ChatGPT以及其代表的AIGC(人工智能技术生成内容)的商业化落地还有多远?
据薛伟介绍,在投研领域, ChatGPT主要应用的大规模预训练语言模型技术已被广泛投入使用。
若将ChatGPT引入金融业,白硕表示,还需要解决ChatGPT在金融领域落地的“最后一公里”。
白硕告诉记者,如今ChatGPT可以在公网部署,在运营使用中不断迭代,这是基于它这个大模型的原始能力。但当其引入垂直金融领域落地时,其预训练环节还需要调整。 一方面需要做加法,用金融领域的私有、专有数据对其进行增强样本的训练,补足通用模型在金融领域的短板; 另一方面需要做减法,将超大模型中金融领域用不到的资源摘除。
“未来,需要将专业性的应用系统,如金融领域已有的专业数据库、专业知识图谱及其他资源,与ChatGPT的意图理解能力、语言生成能力以及场景掌控能力进行对接,解决商业化落地的最后一公里。”白硕表示。
部分资料来自:上海证券报、上市公司公告
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本期编辑 江佩佩 实习生 肖楠
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